finding-discovery

bởi openai

Sử dụng khi Codex đã ở trong giai đoạn finding-discovery của một cuộc quét bảo mật hoặc người dùng yêu cầu rõ ràng để khám phá các phát hiện bảo mật tiềm năng trong một kho lưu trữ…

npx skills add https://github.com/openai/codex-security --skill finding-discovery

Security Finding Discovery

Identify technically plausible security vulnerabilities in the authorized source, using the threat model and applicable security policy. Discovery preserves evidence for later validation; it does not decide final severity.

Read ../../references/artifact-storage.md before saving output and ../../references/security-guidance.md before source review. Resolve applicable policy for each reviewed path, including delegated assignments. Honor explicit input and output paths; ask for an explicitly required input only when its absence prevents the requested analysis.

Select the Workflow

Standard and Deep workers use their coordinator's self-contained prompts rather than this phase skill.

  • Running compact diff: read the supplied inventory through list_codex_security_review_items, review every assigned changed file, and record all candidates once with record_codex_security_discovery_candidates. Do not create ranked worklists, per-finding ledgers, receipts, or discovery reports.
  • Standalone diff without a compact inventory: use ../security-scan/references/scan-artifacts-and-ledger.md for the changed-file worklist and retained phase artifacts.
  • Standalone repository discovery: apply the evidence criteria below to the authorized source and return the candidates and coverage limitations. Do not start a scan or run the diff worklist pipeline.

For a diff, inspect the actual changed behavior, including deleted files at the baseline revision. Follow supporting code far enough to understand the affected boundary; expand to sibling callers when a changed shared control affects them. Do not broaden into an unrelated repository audit.

Evidence Criteria

  • Trace attacker-controlled input or a privileged operation through the closest relevant control to the sink and security impact. Explain why the control is absent, bypassable, or applied to the wrong value or boundary.
  • Check runtime reachability and deployment assumptions. Record effective guards and containment as counterevidence; a safe sibling implementation does not establish that the candidate path is safe.
  • Preserve the root-control location as well as entrypoints, wrappers, concrete implementations, and sinks needed to understand the claim. When the claim covers several implementations, inspect those implementations rather than asserting that all are affected.
  • Keep independently reachable vulnerable instances addressable. Merge duplicate observations of the same source/control/sink/impact instead of splitting cosmetic variants; retain all affected locations and original candidate IDs when merging.
  • Follow explicit user or advisory seeds to their exact source and control. Record the evidence that supports, disproves, or leaves the seed unresolved; a nearby issue in the same family does not close it. Use only authorized source material and do not fetch advisory links without permission.
  • Distinguish concrete security impact from maintainability or robustness concerns. A crash, dangerous API, optional feature, or missing check is a lead, not a finding by itself. Carry plausible candidates with explicit proof gaps to validation rather than inventing evidence or discarding them for lack of a runnable reproduction.

Divide independent review assignments among available workers when useful, with the target, scope, relevant policy/model, and required result fields. The parent reviews unassigned work and reconciles duplicates. Do not repeat validation or attack-path phases inside discovery.

Candidate Output

For each candidate, retain:

  • Stable candidate ID and title; preserve supplied seed or ledger IDs and advisory references.
  • Affected file/line locations, labeling entrypoint/wrapper, root_control, sink, and concrete_implementation where useful.
  • Attacker-controlled source, closest control, sink or broken control, plausible impact, and the source evidence connecting them.
  • Counterevidence, deployment preconditions, unresolved questions, and what validation needs to establish.
  • CWE IDs when known, otherwise an empty list.
  • For repository or scoped-path instances, an instance key <family>:<file>:<line> when required by the caller.
  • For diff findings, relevant_lines only where relevant buggy behavior overlaps the diff.

Use the caller's structured candidate contract. For a legacy diff, save the discovery report and discovery receipts at the paths in ../../references/scan-artifacts.md; subsequent phases own their own evidence and receipts. Finish when assigned source review and concrete follow-ups are accounted for, recording unfinished review honestly. If no plausible candidates remain, return that result with the actual reviewed scope and limitations.

Thêm skills từ openai

release
openai
Cắt một bản phát hành Symphony bằng cách tăng phiên bản đã cam kết, đưa nó vào, gắn thẻ commit đã hợp nhất, và xác minh quy trình phát hành Burrito. Sử dụng khi được yêu cầu…
signing-entitlements
openai
Kiểm tra các vấn đề về chứng thực, quyền hạn, hardened runtime và Gatekeeper cho ứng dụng macOS. Sử dụng khi được yêu cầu chẩn đoán lỗi ký mã, thiếu quyền hạn,…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
Xây dựng các tác tử AI trên Cloudflare bằng Agents SDK với quản lý trạng thái, WebSockets thời gian thực, tác vụ theo lịch trình, tích hợp công cụ và trò chuyện…
epigraphdb-skill
openai
Gửi các yêu cầu API EpiGraphDB nhỏ gọn cho ontology, tài liệu, MR, gen-thuốc và bằng chứng hỗ trợ đường dẫn. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt EpiGraphDB ngắn gọn.
runtime-behavior-probe
openai
Lập kế hoạch và thực hiện các cuộc điều tra hành vi thời gian chạy với các tập lệnh thăm dò tạm thời, ma trận xác thực, kiểm soát trạng thái và báo cáo ưu tiên phát hiện. Chỉ sử dụng khi…
deep-security-scan
openai
Sử dụng khi người dùng yêu cầu quét bảo mật Codex sâu, toàn diện, nhiều lượt hoặc giảm sai lệch trên toàn kho lưu trữ hoặc phạm vi đường dẫn cụ thể. Chạy lặp lại các lượt độc lập…
define-security-policy
openai
Xác định, xem xét hoặc cập nhật hướng dẫn SECURITY.md cho một kho lưu trữ hoặc thành phần. Sử dụng khi người dùng muốn làm rõ những gì Codex Security nên xem xét, những gì nằm ngoài phạm vi…
validation
openai
Sử dụng khi Codex đã ở trong giai đoạn xác thực của một cuộc quét bảo mật hoặc người dùng yêu cầu rõ ràng để xác định liệu một hoặc nhiều phát hiện bảo mật ứng viên…